環保設施選址線上決策支援系統

Web-based Decision Support System for

Environmental Facility Siting

摘要

摘要

摘要

摘要

環保設施選址由於需要評估許多選址準則與因子，以及處理大量的地

理資訊，導致選址過程複雜度頗高，因而有必要發展有效率的工具輔助選

址決策分析。本研究因而發展一個線上決策支援系統輔助環保設施選址及

進行相關決策分析工作，此系統主要包括選址模式求解模組、選址平行化

運算模組與選址空間分析模組等三大部份。選址模式求解模組主要包括網

格式及向量式選址模組，由於現有向量式選址優選模式針對實際問題的求

解效率不佳，且必須使用套裝軟體求解，本研究因而發展一個向量式選址

的專屬演算法及求解模組。選址模式求解模組雖已大大改善求解效率，但

對於網格式案例而言，隨案例區域增大，求解時間會顯著增長，本研究因

而發展一個平行運算環境，將大案例區分為數個子區域分別求解，進一步

改善選址模式求解效率。本研究亦發展環保設施選址空間分析模組，用以

進行空間性因子分析及展示所得的成果，增進在選址決策支援上的效率與

實用性。並藉由本研究所發展的環保設施選址決策支援系統，有效輔助進

行相關決策分析及場址評估，並進行案例測試，以示範本系統如何提昇選

址效益與決策支援品質。依案例實測結果證實優選分析模組可效率提供較

佳的優選方案，平行求解模組可有效改善求解效率，約在 3 倍到 7 倍之間，

而所發展的向量式掩埋場選址電腦程式更可增進至少 29 倍的求解效率，

且可獲得適宜性更好的候選場址。本研究亦分別示範應用各系統進行掩埋

場、水質監測站與空氣品質監測站的選址案例分析，展示各系統輔助選址

決策的實用性，讓使用者有效率且較深入的分析不同選址方案，提昇選址

Abstract

Environmental facility siting (EFS) must consider various criteria and factors for evaluating the suitability of a candidate site. EFS also needs to process a massive amount of spatial information before a proper EFS decision can be made. This study was thus initiated to develop a decision support system (DSS) to facilitate EFS analyses. The system includes three core modules: optimization analysis, spatial analysis, and parallel computing modules. This study developed four sub-systems for raster-based landfill siting, vector-based landfill siting, water monitoring station siting, and air monitoring station siting. The raster-based landfill siting sub-system includes three major modules for landfill siting optimization, spatial analysis, and parallel computing. For establishing the vector-based landfill siting sub-system, a specific algorithm and data format were developed to improve its computational efficiency. The vector-based landfill siting sub-system includes an optimization module using the specific algorithm and a spatial analysis module. The water quality monitoring station siting sub-system consists of an optimization module to determine a monitoring network, a spatial analysis module, and a siting summary and comparison module. The air monitoring station siting sub-system aims to assist users in designing an appropriate air monitoring network and comprises an optimization module, a spatial analysis module, and a siting summary and comparison module. The results of parallel computing show that the parallelized algorithm and computing environment can increase the speed by about three to seven times while compared to the original algorithm implemented on a single computer. The vector-based landfill siting program can significantly improve computational efficiency, at least 29 times faster than the time used by a previous model. The sub-system is thus able to find candidate sites with good suitability. The system and all sub-systems have been applied to several illustrative cases to demonstrate their applicability in improving the quality of

... ... ... ... ... ... ...1 1.1 ...1 1.2 ...4 1.3 ...5 1.4 ...6 ...9 2.1. ...9 2.2. ...11 2.3. ...11 2.4. ...13 2.5. ...15 ...20 ...24 4.1 ...25 4.2 ...26

...35 5.1 ...36 5.2 ...38 5.3 ...40 ...43 6.1 ...44 6.2 ...45 6.3 ...49 ...52 7.1 ...52 7.2 ...55 7.3 ...57 7.4 ...62 ...67 8.1 ...67 8.2 ...72 8.3 ...81 8.3.1 ...81 8.3.2 ...86 8.3.3 ...91 8.3.4 ...96 ...101 9.1 ...101 9.2 ...104 ...106

1.1 ...8 3.1 ...23 4.1 ...29 4.2 ...34 5.1 ...37 5.2 ...42 6.1 ...48 6.2 ...51 7.1 ...54 7.2 ...56 7.3 ...61 7.4 ...66 8.1 ...69 8.2 16 ...70 8.3 ...71 8.4 AV vs. AP ...76 8.5 BV vs. BP ...77 8.6 CP vs. CV ...78 8.7 DP vs. DV ...79 8.8 (a) B1P2000; (b) B1V2000; (c) D10P1000; (d) D10V1000

8.11 (a) ; (b) ; (c) ; (d) ...84 8.12 ...85 8.13 ...88 8.14 ...89 8.15 ...90 8.16 ...90 8.17 ...92 8.18 ...93 8.19 ...94 8.20 ...95 8.21 ...97 8.22 ...98 8.23 ...98 8.24 ...99 8.25 ...100

8.1 ...74 8.2 ...75

第一章

第一章

第一章

第一章 前言

前言

前言

前言

1.1 研究緣起研究緣起研究緣起 研究緣起 環保設施一般是為了處理污染物或廢棄物，或是為了環境監測等目的而設 立，以滿足不同環境問題之需求，但由於可利用的土地資源逐漸減少，造成不易 找到適當場址設置環保設施，且環保設施選址時需要考量不少因子，包括成本、 環境負面影響及工程建設上等考量，造成選址決策頗為複雜，雖已有不少學者曾 進行相關研究(e.g., Nas et al., 2010; Guiqin et al., 2009; Wang et al., 2009; Delgado

et al., 2008; Sener et al., 2006; Kontos et al., 2005; Yesilnacar and Cetin, 2005;

Al-Jarrah and Abu-Qdais, 2006; Melo et al., 2006; Cheng et al., 2003; Gupta and Ralegaonkar, 2003; Frantzis, 1993; Zyma, 1990; Gilbert et al., 1985; Lane and McDonald, 1983)，但至今相關整合性的工具並不多，且一些具空間性的因子，

由於需要處理大量空間資訊(e.g., Gemitzi et al., 2007; Sener et al., 2006; Yesilnacar

and Cetin, 2005)，讓此問題越形複雜，而決策支援系統的架構概念即為整合各種 相關工具，以輔助管理者進行決策制定(Little, 1970)，對於環保設施選址的兩個 所需解決問題：複雜性與不同選址目標間的妥協(Maniezzo et al., 1998)，決策支 援系統可在使用者面對選址問題時，提供適當工具協助進行較全面的檢視，以及 整合選址模式與使用者的經驗，經過反覆修正而得到較適當的方案。 在選址模式方面，環保設施選址問題須在空間分析上同時考量選址因子、場 址集中性及空間位置等問題。為提升選址決策效率與品質，本研究團隊過去已發 展網格式優選模式(Kao and Lin, 1996)，且以案例證明所發展的網格式優選模式 因所需變數及限制式較少，而增進求解效率，且優於國際上其他模式。並更進一

模式為向量式選址模式(Lin and Kao, 1998)。不過，當網格式或向量式選址模式 使用如 CPLEX(ILOG, 2006)套裝程式求解，將會花費不少時間求解，其主要原因 有二:(1)使用 branch-and-bound 法尋找整數解時，需要大量的計算步驟；(2)太多 無效的 branches 增加計算時間。再加上須建立優選套裝程式的使用介面，方能 使優選工具與其他分析工具連結進行更複雜的決策分析。本研究因而發展特有向 量式資訊格式，並發展一向量式選址演算法，再以該演算法為基礎，利用具高效 率的 C 程式語言發展向量式選址優選電腦程式，以改善求解效率。 而選址優選電腦程式的操作流程，可大致分為輸入、輸出與執行三個部份， 環保設施選址的輸入，代表了使用者所要設定的選址目標，而輸出為該目標下的 候選場址及場址的適宜度，未模組化之前，輸入與輸出多半為特定格式，通常不 易令使用者瞭解，故本研究進一步模組化優選電腦程式，令輸入輸出皆以模組介 面轉換為可理解的決策資訊，以令選址優選模式的操作上更具決策支援的內涵， 且利於與其他選址決策分析模組結合，提升其分析向量式環保設施選址問題的實 用性。 雖然之前發展的網格式優選模式電腦程式(Kao, 1996)，可縮短求解時間，當 求解更大範圍或更複雜的選址問題時，會影響求解效率，可能需要不少計算時 間，因此本研究以平行運算解決此一問題，以在求解此類選址案例時，有效縮短 求解時間以求得適當候選場址。平行運算已普遍應用於求解中(e.g., Keedwell and

Khu, 2006; Babendreier and Castleton, 2004; Sziveri and Topping, 2000; Thomas and Li,1996; Camp et al., 1994)，以增進效率，這些研究有不少是採用 MIMD (multiple instruction multiple data)的電腦架構求解，但這些研究者所採用的平行環境與使

用的電腦語言都較特殊，如 MPI（Gropp and Lusk, 2006)等，非一般研究單位可 輕易架設或撰寫相關程式，本研究因而對於網格式選址問題特性發展平行運算演 算法，並模組化為平行運算模組，此模組不需要特殊規格電腦設備即可執行平行 運算，如此可應用既有之電腦設備架設平行環境，且便於未來新購置之設備可隨 時加入平行運算環境，也隨時可讓損壞的設備退出，而不須重新建置平行環境與

重新撰寫編譯電腦程式，此平行環境因而較易擴充及維護，且由於可利用既有電 腦設備進行架構，因而能減少購置新設備的成本。

為能有效率的讀取與分析各空間因子之相關地理圖層以選出待選區域，以及 分析與呈現最後的選址結果，經常需要以地理資訊系統(Geographical information

system, GIS)協助處理大量的空間資訊(e.g., Nas et al., 2010; Guiqin et al, 2009; Sener et al., 2006; Yesilnacar and Cetin, 2005; Dorhofer and Siebert, 1998; Michaels, 1988 )。但一般 GIS(如 ArcGIS, ESRI, Inc., 2007)沒有提供優選功能，而一些提供

優選模式功能的 GIS，通常無法直接用於決策問題上，且缺乏決策程序中互動與 重複的彈性(Sugumaran et al., 2010)，因此不易分析一些較複雜的方案，故有必要 再與其他模式工具結合。然而如何整合這些工具且能有效率的輔助決策，並不是 一件容易的事。 在環保設施選址決策程序中，使用者瞭解在不同的決策情況下需要詢問什麼 問題，但對於大量無法立即判斷的資料，難以分析出較具體的結果；而電腦系統 可以處理大量資料且進行資料的分析，而分析出使用者肉眼難以察覺的結果，因 此需要系統化的決策方式輔助決策時的思考，以避免使用者可能的僵化思維 (Hoch et al., 2001)，本研究因而發展一個能進行空間性因子分析的環保設施選址 線上決策支援系統，配合較高效率的平行運算方法與工具，改善選址決策分析的 效率，並對網格式與向量式掩埋場、水質監測站、與空氣品質監測站選址問題， 進行選址決策分析示範。 決策支援系統發展的平台有多種類型，網路型決策支援系統為近年較多見的 一種(Turban et al., 2006)，今日網路已是重要資訊傳播管道，對於決策支援系統 而言，若將系統建置在網路上，使用者不需在同一地即可進行決策分析，且環保

1.2 研究目的研究目的研究目的 研究目的 由於選址過程需要分析各種選址因子及處理不同的空間資料。且針對不同的 選址問題，決策分析方式亦不同，為有效輔助決策，有必要發展一個適當的工具， 改善選址的決策品質與分析效率，本研究因而建立環保設施選址決策支援系統， 主要研究目的可分為以下三點說明： 1. 發展具有彈性發展具有彈性發展具有彈性且發展具有彈性且且可適且可適可適用於可適用於用於不同用於不同環保設施不同不同環保設施環保設施選址環保設施選址選址問題選址問題問題的優選輔助工具問題的優選輔助工具的優選輔助工具：本研的優選輔助工具 究主要探討掩埋場或類似的環保設施選址問題，此類選址經常會採用一 些空間資料進行選址分析，空間資訊主要可分為網格式與向量式兩種格 式，雖然本研究群已發展了網格式優選模式與程式及向量式優選模式， 但針對向量式資訊仍有必要發展求解效率較高的程式，且有必要進一步 整合空間與優選決策分析工具及模式，以增進選址決策輔助分析效率， 不論網格式或向量式選址分析，皆有適當工具可用以提昇選址決策品 質。並藉由模組化的發展，整合為決策支援系統，將選址前後流程貫串 為一連續的程序，而不會被分散的工具使用流程在選址決策過程中干擾 使用者，降低決策品質。 2. 改善選址優選模式的求解效率改善選址優選模式的求解效率改善選址優選模式的求解效率改善選址優選模式的求解效率: 由於之前發展的向量式選址優選模式 利用套裝程式之求解效率仍不佳，本研究因此發展向量式專屬空間格式 與演算法，再以具較高演算效率的 C 程式語言發展向量式選址程式。 此外，當網格式選址案例範圍較大時，求解時間太長，本研究因此根據 網格式選址特性，發展專屬之平行運算模組，以改善選址範圍較大時優 選模式的求解效率。 3. 改善選址空間性資訊之決策分析環境改善選址空間性資訊之決策分析環境改善選址空間性資訊之決策分析環境改善選址空間性資訊之決策分析環境：過去研究情況為優選模式為主的 研究，則空間分析工具不夠完備，而以空間分析工具(如 GIS)為主者， 則較缺乏選址相關優選分析功能。在選址決策上，此兩種工具的整合仍 待改進。本研究因此建立一空間性分析模組，分別與網格式跟向量式選

址模組整合，分析優選場址之空間資訊，以利於進行整合之選址決策分 析。 1.3 研究流程研究流程研究流程 研究流程 本研究主要目標是發展一個環保設施選址決策支援系統，整合選址空間與優 選分析，以提昇選址決策品質，研究流程如圖 1.1 所示，主要分為下列七個部份: 1. 環保設施選址環保設施選址環保設施選址環保設施選址問題問題問題分析問題分析分析：分析：：分析環保設施選址特性，並界定本研究所進行的： 選址問題應用範圍，分析選址限制與相關選址因子。 2. 環保設施環保設施環保設施環保設施選址決策支援系統架構規劃選址決策支援系統架構規劃選址決策支援系統架構規劃：選址決策支援系統架構規劃：：：根據環保設施選址決策優選分析與 空間分析需求，以及選址決策所需的空間資料，包括選址因子的網格式與 向量式等資料，規劃系統架構，主要包括三大模組：求解模組與專屬演算 法、平行運算模組與空間分析模組。 3. 發展環保設施選址求解模組與專屬演算法發展環保設施選址求解模組與專屬演算法發展環保設施選址求解模組與專屬演算法發展環保設施選址求解模組與專屬演算法：模組化為整合系統的一個重要 步驟，透過模組化建立適當的輸出與輸入介面，才能進一步與其他模組工 具進行整合，輔助決策分析支援程序，因而先將過去所發展之網格式求解 模式納入，並發展成一子模組。由於向量式模式執行的效率問題，故亦發 展專屬的向量式選址專屬演算法以進行向量式選址優選分析，包括建立選 址案例的向量式選址空間資料格式，並依所發展的專屬資料格式輸入求解 模組；然後撰寫相關程式作為運算模組求解的核心，並將其模組化，以供 決策支援系統使用。 4. 發展環保設施選址平行運算模組發展環保設施選址平行運算模組發展環保設施選址平行運算模組發展環保設施選址平行運算模組：根據網格式模式求解的特性，發展選址 模式專屬平行運算演算法與程式以改善求解的效率，並利用五台電腦與自

5. 發展環保設施選址空間分析模組發展環保設施選址空間分析模組發展環保設施選址空間分析模組發展環保設施選址空間分析模組：環保設施選址牽涉到大量空間資訊分 析，本研究發展適合選址使用的空間分析模組，提供選址空間分析功能， 並將空間資訊視覺化，與整合入主要的系統操作介面，協助使用者以空間 分析模組掌握整個環保設施選址流程，藉由與其他模組互相結合，成為具 有優選分析功能的空間分析工具。 6. 環保設施選址決策支援系統建立環保設施選址決策支援系統建立環保設施選址決策支援系統建立環保設施選址決策支援系統建立：此部分針對掩埋場、水質監測站與空氣 品質監測站等不同的環保設施選址問題特性，整合選址優選模式模組、平 行運算模組與選址空間分析模組，以環保設施選址決策需求考量，整合各 項模組建立環保設施選址決策支援系統。 7. 選址案例應用示範選址案例應用示範選址案例應用示範選址案例應用示範：以案例實際示範使用者如何應用本研究所發展的系統 進行選址分析，先示範網格式平行運算對更複雜的網格式選址問題選址效 率的提昇，並驗證平行運算環境之實用性，之後示範向量式選址程式如何 改善向量式選址空間資訊的選址優選分析，包括改善過去模式的結果與提 昇效率，最後示範本決策支援系統在選址過程中如何結合各模組輔助決策 分析，以提昇選址決策分析品質。 1.4 論文論文論文內容論文內容內容 內容 本論文主要說明如何發展環保設施選址決策支援系統，接下來在第二章進行 文獻回顧，回顧過去有關優選模式、平行環境及環境選址決策支援系統等相關研 究文獻。第三章介紹環保設施選址決策支援系統之架構，說明在兼顧選址流程中 重要的程序時，各模組如何相互整合以輔助環保設施選址決策支援，其中包括設 計理念與概要內容。第四章敘述本研究如何將環保設施選址模式進一步發展為選 址模式模組，以及本研究針對向量式選址問題所發展的專屬演算法、專屬格式與 獨立的模式模組。第五章說明本研究如何克服網格式選址問題平行化問題，與發 展專屬演算法，並發展一個平行化環境，據以建立一個環保設施選址模式平行化 演算模組。第六章說明本研究如何發展環保設施選址空間分析模組，使其可以具

備優選功能，並進行較具效率的選址分析。第七章說明環保設施選址決策支援系 統之建立，如何根據掩埋場、水質監測站與空氣品質監測站不同的選址特性，整 合前幾章所敘述的決策分析工具，藉以提昇選址決策支援的品質與效率。第八章 進行選址案例應用示範，包括證實平行運算對網格式選址問題，與向量式環保設 施選址優選演算法對向量式選址問題的效率提升，以及示範本研究所發展的子系 統如何提昇對各選址問題的選址決策支援品質。第九章總結本研究的貢獻，及對 未來的研究方向提出一些建議。

圖 圖圖

第二章

第二章

第二章

第二章 文獻回顧

文獻回顧

文獻回顧

文獻回顧

本章回顧環保設施選址決策支援系統相關文獻，內容分為環保設施選址問 題、環保設施選址初篩、選址模式優選模式及演算法、電腦模式之平行運算與環 境及選址決策支援系統五大部份討論。 2.1 環保設施選址環保設施選址環保設施選址問題環保設施選址問題問題問題 Maniezzo et al. (1998)說明環保設施選址為在所需的問題類型上，基於不同 因子考量，而給出一個或數個適合設址的地點。Malczewski (2004)將選址問題分 為兩類，一類為已經預設數個候選場址，再根據決策需求的不同，評估這些場址 並排序，然後找出最適當的場址；另一類則是沒有預設場址供選擇，分析者根據 選址因子限制，對案例區各種可能的位置加以分析，方能得出候選場址。本研究 即是屬於後者，由於沒有預設場址，故需要在給定的區域中，根據環保設施設址 的需求給定方案，故有許多困難需要克服。 Maniezzo et al. (1998)指出環保設施選址分析的困難處有二：一是問題類型 本身所帶來的複雜性，二是對於不同選址目標間的妥協。換言之，環保設施設址 先天上即受到不少規範與限制，以避免或減輕設址後的負面影響，如 Frantzis (1993)指出如掩埋場的環保設施，可能會帶來水污染、景觀、噪音與臭味和區域 改變等影響。因此設址時須考量相關選址因子，提升環保設施設址的適當性，以 降低可能的負面影響。而選址在評估各選址因子時需要收集不少空間資料進行分 析，過去研究者如 Sumathi et al. (2008)進行掩埋場選址研究時針對所需評估的因 子收集各項圖層，包括土地利用與地質因子等圖層，每個圖層因子資訊由許多區

呈現為主，故需要轉換大量空間資訊。在上述這些選址研究中皆由於選址各因子 圖層所包含空間資訊頗多，而需要適合工具進行空間分析，故上述研究者們都採 用 GIS (Geographic Information System)協助處理及分析。

GIS 雖可協助處理及分析空間資訊，但仍無法完全滿足選址決策所需， Densham(1991)在說明 GIS 應用於決策支援時，指出 GIS 對於特定的決策問題，

缺少應用面的彈性，如需要不同格式的圖形與報告格式等，更重要的，GIS 對於 情境(context)變化或決策過程變動，也缺乏足夠的彈性予以對應。如在前述研究 中，應用 GIS 已可改善不少空間資訊分析效率，但仍未能改善在選址決策分析 所需要的一些關鍵工具，且為表示區域中的空間性質與因應不同決策分析需求， 選址案例可能會以不同格式儲存土地區塊、河段資訊或人口分佈等數據，而儲存 格式又會因使用不同的分析工具而改變，或需進行格式轉換，而這些格式一般較 複雜且較難跨工具使用。這些問題主要是因一般 GIS 軟體通常並非針對特定選 址問題的決策分析步驟設計，故在資料格式上並沒有考量選址的需求，且亦未結 合優選模式，導致一些 GIS 格式與分析工具都有其侷限性，不完全滿足選址決 策分析的需求，故本研究發展環保設施選址決策支援系統，對於個別選址問題發 展適合的空間分析工具及資料格式，並結合相關的選址優選分析模式，希望能增 進選址問題的分析效率與品質。

目前常見的環保設施選址問題包括掩埋場選址(Nas et al., 2010; Chen and

Kao, 2008)、水質監測站選址(Kao et al., 2008)、空氣品質監測站選址(Kao and Hsieh, 2006)、廢棄物轉運站選址(Li et al., 2008)、資源回收站選址(Kao et al., 2010)

與焚化爐選址(Wey, 2005)等問題，唯由於人力時間有限，本研究因而主要針對掩 埋場、水質監測站與空氣品質監測站等選址問題進行研究，而這幾個問題是國內 外都經常碰到的環保設施選址決策問題，本研究對於掩埋場選址問題建立兩個決 策支援子系統，且另外對於水質監測站與空氣品質監測站選址問題各建立兩個示 範子系統。

2.2 環保設施選址初篩環保設施選址初篩環保設施選址初篩 環保設施選址初篩 選址分析過程中，一般會以一些因子進行初篩(screening)，這些因子通常為 法規要求或一般應避免的條件或原則，初篩步驟為將這些條件與原則，各先建立 圖層後，進一步進行疊合，可得到一個篩選圖，之後再將篩選圖中較零碎且明顯 不宜設址的區塊除去，最後此圖層即是初步選址待選區域(Noble, 1992)。如此先 將明顯不適當的區塊排除，之後即可不必針對這些被排除的區塊作進一步分析， 減少後續選址分析的工作負荷，過去如 Kao et al. (1996)與 Kao et al. (1997)、Sener

et al. (2006)、Yesilnacar and Cetin (2005) 等研究皆先以去除不適當區域為基層圖

層(mask layer)或搜尋區域(search areas)，之後才針對其他選址因子進行分析，初 篩的目的在於初步找出選址潛力較高的地區，唯本研究雖亦參考這些方法進行初 篩以減少後續分析的負荷，而環保設施選址過程中，更為複雜的部份為分析不同 選址因子間之妥協，以分析出較明確的場址候選方案，故研究重點主要較專注於 發展初篩後的優選場址工具。 2.3 環保設施選址優選模式及演算法環保設施選址優選模式及演算法環保設施選址優選模式及演算法 環保設施選址優選模式及演算法 初篩後，即需針對候選區域進行進一步的選址分析，然而由於需同時考量 不同的選址因子，以及所評估的選址因子間重要性不同，為了在綜合考量不同選 址因子狀況下得出適當場址，因而有的分析者採用權重法進行分析，如 Sener et al. (2006) 使用權重法分析出設址潛力(potential)，但這只能針對單一網格或小區塊 分析，且尚未考量到選址的空間性因子。 Shirabe (2005)說明空間性因子考量包括大小(size)、形狀(shape)與關聯性

提出場址集中性解決此問題，這些研究一般以周長除以面積定義集中性，其目的 在於盡量保證優選模式可以找出外型合適的區域，以設置相關環保設施。

Wright et al. (1983)及 Minor and Jacobs (1994)雖各發展一考量集中性的場址

優選模式，然而這兩個優選模式所需整數變數與限制式數量均較多，造成運算與 分析時間也相對的增加，因此有必要改進優選模式的效率問題。Kao and Lin (1996) 因而發展了一個網格式選址優選模式，減少優選模式的整數變數及限制式數量， 計算求解時間約只有其他模式所需時間的 1/20，明顯增進了求解效率，雖然此優 選模式已明顯改善求解效率，但針對大區域問題而言，仍然需要再進一步改善求 解效率，故 Kao(1996)更進一步發展了一套演算法求解，並以 C 語言撰寫了一個 程式求解，效率更進一步提昇，且不必使用模式求解套裝軟體即可求解，以及容 許分析者放寬空間性上的限制，如橋(bridge)等的出現。唯這些工具仍需要由專 業人士操作，一般分析者不易馬上上手使用，故本研究將依據這些研究成果發展 一個網格式選址優選模組，讓這些成果能有效用於改善選址決策。 除以上提及的網格式空間資訊類型外，環保設施選址案例的空間資訊尚有 向量式類型。Church (2002)說明選址時選擇這兩種格式之一的可能原因如下： 1. 收集或購置時的格式即是如此。 2. 分析或模式所應用的格式種類需求。 3. 相關分析系統的價格或是資料購入價格。 4. 此格式為分析軟體所需格式。 5. 分析者系統管理需求。 由於這些原因，選址分析除採用網格式格式外，亦常用向量式格式資訊。 相較之下，依據網格式空間資訊進行選址，由於案例區為固定的網格大小所組 成，網格尺度小時可提供詳細的空間資訊，但資料量也會增大。而向量式空間資 訊是以點線面表示，較接近真實土地劃分情況，向量式空間資訊檔案通常較小，

較易傳輸，唯其區塊不如網格式規律，在此類格式選址分析上，需要發展適當的 向量式選址分析工具協助使用者進行分析。

如前所述，目前針對網格式空間資訊已有相關模式、演算法及工具可使用， 但仍有向量式選址問題需要解決。Lin and Kao (1998)曾發展了一向量式選址優選 模式，此向量式優選模式相較於網格式優選模式，由於向量式選址分析是處理以 點線面表達的地理資訊為主，故所需要處理的空間性變數及限制式會少很多，但 針對較大區域問題，仍有必要改善求解效率，且目前並沒有相關的演算法可使 用，故本研究發展一個演算法與專屬格式，且依據此演算法撰寫電腦程式，且進 一步發展為可與其他選址決策分析工具結合的向量式選址優選模組，以改善選址 決策的品質與效率。 2.4 電腦電腦電腦電腦模式之模式之模式之模式之平行運算平行運算平行運算 平行運算 前一節所提到的選址優選演算法程式雖然效率已比優選模式快很多，但隨著 對選址案例區的尺度更細，或案例區面積較大時，求解時間仍會增長許多，需要 尋求解決方案。Paprzycki and Stpiczynski (2006)說明雖然現代電腦的發展速度朝 著 Moore’s Law 所預測的增加運算效能，但仍趕不上問題複雜度的增長，此時即 會 考 慮 平 行 運 算 做 為解 決 此 類 需 大 量 運 算問 題 的 工 具 ， 而 Armstrong and

Densham (1992) 也提及平行運算可做為空間性因子模式(spatial models)所帶來的

大量運算的解決方案，另外在其他應用平行運算的研究中，如 Babendreier and

Castleton (2004)應用平行運算方法進行對有害廢棄物管理設施的風險評估以改

善決策效率，Vrugt et. al (2006) 應用平行運算於環境模式中隨機參數的估算。在 其他領域方面，平行運算亦應用在很多問題上，如 Thomas and Li(1996)曾應用平

但將問題化成平行運算求解並不容易，Vrugt et al. (2006)認為平行運算尚未 廣泛應用，其中原因之一為技術難度頗高。這些困難之處，如 Armstrong and

Densham (1992)所提，研究者需將原本連續式(sequential)的模式類型，改為平行

化模式，才能進行平行運算求解。Pirozzi and Zicarelli (2000) 提出一些平行運算 所面臨的困難，如怎麼把原本的問題分解(decomposing)成可平行運算的區塊，各 處理器間怎麼共通資訊 (communication data between processors)，以及資料的輸 入輸出與處理器分配負載等問題，這些問題在原本的連續式類型對於整體演算影 響不大，但在進行平行運算時則成為頗重要的問題。故本研究針對原本選址程 式，撰寫特定平行運算演算法來改善此問題，將待解區域分區求解，而其他問題 與平行運算環境的架構有關。

在平行運算環境部份，根據費林分類(Flynn’s taxonomy) (Paprzycki and

Stpiczynski, 2006)，依照指令流(instruction)與資料流(data stream)可分為四類：

1. SISD (single instruction stream/single data stream): 單指令流，單資料流。 2. MISD (multiple instruction streams/single data stream): 多指令流，單資料

流。

3. SIMD (single instruction stream/multiple data streams): 單指令流，多資料

流。

4. MIMD (multiple instruction streams/multiple data streams): 多指令流，多資

料流。

Paprzycki and Stpiczynski (2006)說明在這 4 個類型中，以 SIMD 與 MIMD

為 主 要 應 用 類 型 。 而 在 MIMD 架 構 中 ， 有 一 種 子 類 型 為 SPMD (single

program/multiple data) (Algorithm and Theory of Computation Handbook, 2004)，意

即 每 一 個 處 理 器 (processor) 執 行 相 同 程 式 ， 各 自 擁 有 自 己 的 資 料 流 (data

stream)，這種方式可應用於組合多台個人電腦為平行環境，故本研究採用 SPMD

語言或函式庫;及(2)特殊的電腦設備及安裝平行環境，對於電腦基礎一般不強， 且經費有限的環保單位，將會是一項考驗，故本研究在考量使用難度與成本限制 下，發展一個可用以進行環保設施選址決策分析的平行運算環境。 2.5 環環環境及環境及境及選址決策支援系統境及選址決策支援系統選址決策支援系統 選址決策支援系統 環保設施選址決策問題，在有限的土地資源下，需考量眾多的選址因子，尤 其是一些具有空間性的因子，更增加了選址決策分析的複雜性，選址分析須要選 擇選址因子、案例區初篩、初篩後選址區域評估、優選分析與空間分析等等工作， 以篩選出較適當的場址，以期發揮設施的功能保護環境且降低其可能帶來的負面 影響，以上每一步驟如之前所述，都是重要且彼此相關，如何有效率的進行決策 分析及改善決策品質，是研究者的一個重要挑戰，因而本研究發展決策支援系統 提昇選址決策分析支援的品質與效率。 決策支援系統的概念在 1970 年代即已形成，如 Little(1970)即曾定義決策支 援系統為以模式為基礎而處理資料與判斷的數個程式集合，以輔助管理者進行決 策制定。而 Gorry and Morton (1971)定義決策支援系統為一電腦系統，協助解決 結構化的問題部份，亦即可參數化或程序化而進行優選模式分析的部份，但過程 中決策制定者亦加入分析，利用資料及模式來解決非結構化問題，亦即優選模式 無法考慮的部份，如 Turban et al. (2006) 所說，決策支援系統是有彈性的，且容 易有反應的，它可容許管理上的直覺及判斷併入分析之中。也就是說，決策支援 系統結合了人類使用者經驗與優選分析的優點進行決策制定，而此特點亦是環保 設施選址決策時所需。

進行對空間性決策支援系統的試驗，比較空間性決策支援系統與傳統的紙本與工 具進行選址決策進行比較，利用空間性決策支援系統的使用者出錯的機率較小， 原因為：1. 空間性決策支援系統可以提供互動式的圖層顯示，較傳統只能面對 靜態的圖層資訊要好；2. 更重要的是空間性決策支援系統可提供更有效率的圖 層顯示，而傳統作法以紙本地圖進行分析，若問題較複雜而需要顯示不同的空間 分析時，則須要增加紙本地圖的數量以進行分析，但使用者可透過空間性決策支 援系統，將傳統所需的多份地圖轉為同一介面顯示，令問題分析更有效率；3. 由 於視覺化的關係，空間性決策支援系統能夠產生更引起使用者注意的資訊，令使 用者更能掌握問題分析的要點，提昇選址決策品質。本研究因而結合模式庫與空 間分析的優點，發展環保設施選址決策支援系統。 而在決策支援系統的操作與發展上，Turban et al. (2006)認為大多數使用者並 不是程式設計者，所以他們需要容易使用的發展工具及程序，以理解相關格式資 料的讀取，以及能以有意義的方式來操縱這些資料，由於現今使用者已多能夠利 用電腦的一般操作與利用網路資源，且亦有不限時地的優點，故網路決策支援系 統可提供使用者一個適當平台進行決策支援系統的操作。且以網路為平台發展系 統，能較順利使用本研究所發展的平行運算環境，因而本研究建立整合空間分析 與優選分析，以網路為操作平台的環保設施選址決策支援系統，應用在選址決策 上。 回顧過去相關研究時，過去研究者曾建立一些系統協助選址決策分析，如在 掩埋場選址相關研究中，Siddigui et al. (1996) 與 Sener et al. (2006)以層級分析法

(Analytic hierarchy process，AHP)結合 GIS 進行掩埋場選址潛勢區域分析。 Charnpratheep et al. (1997) 與 Gemitzi et al. (2007)除結合 AHP 法與 GIS 外，採用

模糊理論(Fuzzy)分析選址因子與選址分析的不確定性，進行潛勢場址區域的篩 選。Kontos et al.(2005)整合多目標分析法、空間分析與空間統計方法，結合 GIS 處理選址因子空間資訊進行設址潛勢區域分析。以上研究者雖均利用 GIS 結合

其他方法進行掩埋場選址區域分析，但尚未進行至場址搜尋及優選階段，亦未建 立 DSS 改善決策分析。

Kao et al. (1996) 曾以一些規則與地理資訊系統結合建立一個網路版的掩埋

場選址專家系統，唯該系統無法分析一些較複雜的空間性因子，且沒有優選功 能。而 Al-Jarrah and Abu-Qdais (2006)利用模糊邏輯方法(fuzzy logic)建立選址決 策支援系統，應用許多 Fuzzy IF-THEN rules 進行對場址適合度的評分，係對已 選定的數個場址進行評估與排名；Chang et al. (2008)結合 AHP 法、GIS 與模糊 理論建立空間性決策支援系統，對已知候選場址進行評選與分析，這些系統為另 一種類型的輔助系統，但亦缺乏優選能力。雖然這些空間性決策支援系統在選址 決策支援上提供不錯的分析工具，但缺少優選功能，因而一些較適合的選址方案 有可能未被分析到，影響選址決策的品質。

在水質監測站部份，Dixon and Chiswell (1996) 曾回顧相關文獻，提出水質 監測應考量監測目標、資料分析、水質指標等，由多方面綜合評估。Dixon et al.(1999)在考量判定污染源效率下，以河段數、河段長度與面積等三個地理特性 因子為目標，並以模擬退火演算法求取較佳的監測站網;而林(2000)則再增加總 氮、總磷與沈積物三個污染特性因子為目標，以上兩個研究皆使用模擬退火演算 法進行求解，故尚不能保證所得的解為全域最佳解。甯 (90 年) 曾以多目標規劃 優選監測站網，且應用模糊理論反應多目標評估系統的不確定性，唯該研究除了 較複雜且較難評估所得結果外，亦未建立系統輔助決策分析。 因此本研究團隊 Kao et al. (2008)曾發展一集水區水質監測站選址模式，除 Dixon et al. (1999)所建議之河段數目、河段長度與測站涵蓋面積因子之外，更加

分析與統計圖表功能，示範使用者如何彈性應用於集水區水質監測站選址問題 上，以期能得到符合集水區特性與監測面積的水質監測站網。

另外在空氣污染監測站相關研究中，Noll and Mitsutomi (1983)以偵測累積污 染量最大為設計考量，篩選出累積污染量的最大位置，最後再依據所需站數決定 站網分佈。Modak(1985) 則考量偵測範圍最大，或考慮偵測範圍最大與超出法規 標準為設站目標，再利用最小展樹法(Minimal spanning tree)與效用函數法(Utility

function)選出站網分佈。Trujillo-Ventura and Ellis(1991)採用空間覆蓋率、偵測到

超出標準次數、資料正確性與站網成本等目標，再以權重法找出適當站網方案。 上述研究主要針對區域型空氣品質監測，與工業區污染源集中且污染量大的特性 不同，因此有必要發展不同的規劃方法，Noll et al. (1977)以最高濃度發生機率為 目標進行站網規劃，對較大的點污染源進行監測站選址設置，Arbeloa(1993)以監 測站可偵測範圍最大與超出法規標準最大為考量，以最小展樹法與效用函數法進 行規劃。但這些求解方式有的並未保證能找到優解，或是選取的目標仍有改善之 處，本研究團隊 Kao and Hsieh (2006)因而以 1. 偵測頻率最高; 2. 偵測累積濃度 最大; 3. 偵測總範圍最大; 4. 保護人口最多等目標，對於工業區空氣污染問題進 行站網設置分析，以多目標模式分析方式，對於不同站點需求進行站網設置分 析，但也未建置成一個整合系統，將各工具有效率的結合，因而在本研究中進一 步建立決策支援示範系統，以整合系統工具方式，輔助使用者進行空氣品質監測 站網分析，以提昇監測站網分析品質。 針對其他環境問題，亦曾有研究發展相關的系統輔助決策分析，例如 MacDonald (1996)整合專家系統與規劃模式等工具為決策支援系統，整合分析各 種固體廢棄物管理所需的決策因子進行廢棄物管理規劃，並讓協助使用者瞭解規 劃結果對環境的影響。陳(1997)針對河川流域管理進行決策支援系統的建立，達 到管理土地、水質與水量三大因子的目標，並有效擬定河川流域水管理策略。 Haastrup et al. (1998)曾發展都市有害廢棄物管理決策支援系統，整合多準則模

式，進行五個廢棄物處理設施設置方案評估與決策分析。游(2003)建立土地利用 管理決策支援系統，以動力模式為主，結合一些軟體工具，考慮對空氣、水與土 地可能的影響下，進行土地利用分析。Simonetto and Borenstein (2007) 建立一個 廢棄物清運決策支援系統，使用者可以該系統配置清運車輛跟決定清運路線，安 排清運人力資源，並以實例示範該系統之應用。周(2008)發展水庫操作決策支援 系統，連結乾旱預警決策分析模式與水資源歷史資料，分析不同減水策略與提供 應變方案。以上可得知決策支援系統能藉由整合多項工具，而有效率的進行環境 問題分析，因此本研究採用 Geotool(Geotool PMC, 2006)與 JAVA 程式語言發展選 址模式模組與空間分析模組，提供使用者具優選功能之空間分析工具，且進一步 結合本研究發展的平行運算模組，發展專屬於環保設施選址問題的優選工具與空 間分析工具的系統，並且各項工具皆為互相整合與支援的模組。以期建立一個可 有效改善環保設施選址決策分析效率與品質的決策支援系統。

此外，Uran and Janssen (2003)曾指出不少決策支援系統在實際決策分析上經 常效率不佳，原因是有的系統功能太過複雜，且當待選適合場址過多時，使用者 必須重複不斷輸入選址資料的步驟，方能針對適合場址中做進一步篩選，如此一 來十分耗費使用者的時間。決策支援系統亦常有需要較長學習時間，以及系統價 格昂貴等等缺點。這些均是發展決策支援系統需要注意的問題。因而本研究針對 不同選址特性發展不同選址決策支援子系統，提供適量的分析功能，以協助使用 者可較有效率的進行選址決策分析。

3.1 1. a. b.

c.

2.

a.

b.

a.

4.1

Minor and Jacob, 1994; Wright et al.,1983

(Lin and Kao, 1998; Kao and Lin, 1996)

1a Vi,j 1b i,j i,j 0/1 1c 1d C_ik_,j i,j k k (1a) (1b) (1c) (1d)

bounds

or

constrains

other

integer

[0,1]

is

I

}

p

,...,

{

k

G

I

C

}

n

,...,

{

j

};

m

,...,

{

i

A

I

}

n

,...,

{

j

};

m

,...,

{

i

V

I

I

I

to

Subject

V

Min

j i k m i i j i n j j k j i m i i j i n j j j i j i j i j i m i i j i n j j , 1 , 1 , 1 , 1 , , 1 1 , , 0 , 1 1

1

1

1

1

1

0

0

2

∈

∀

≥

⋅

∈

∀

∈

∀

≥

+

∈

∀

∈

∀

≥

+

−

−

∑∑

∑∑

∑ ∑

= = = = = = = = + − = = + = =

(Kao, 1996) C JAVA (Sun Microsystems, Inc., 2009) Geotool(Geotools PMC, 2006)

4.2

(Lin and Kao, 1998)

m ... = k for I G C ( A A I I I S I S to Subject V W C W A I Min i k k i r n i i i i E j i j j i i i n i i n i i i m k k k i k i i i 1 0 ) 0 ) ( 1 , 1 1 2 1 1 ≥ ⋅ − ≥ ⋅ ≥ + ⋅ − ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅

∑

∑

∑

∑

∑

= = ∈ = = = = = = 2a Ii 0/1 i Ai i W₁k k W2 k i C k i Vi 2b Si i Si,j i j 2c Ai i Ar d 2d k k (2a) (2b) (2c) (2d)

4.2.1 GIS 4.1 (edge) (polygon) 1. 4.1 2 b n h i j g d 2. 4.1 A B 2,5, 7 d g Dummy a Dummy 1 3. 4.1

4.2.2

Branch-and-Bound (B&B) branches

Algorithm: Vector-based Branch-and-Bound Siting Search Prepare and read mask and factor map layers;

Generate the LandParcel and BorderEdge arrays from the mask map layer;

Read the options specified by the user, including the weights for factor map layers, an initial optional best bound for the objective value, acceptable limit for site

compactness value, bounding rules (e.g., site area, compactness value, etc.), constraints, and other options;

Initialize and empty the land parcel set for current candidate site, CandidateSite, and the array of adjacent parcels, AdjacentLandParcel;

Select the one with lowest objective value, in the LandParcel array as the TopLandParcel and then do Site search().

Site search():

Add current land parcel into the CandidateSite, current candidiate site;

Check current candidate site against the specified bounding rules, if not acceptable, then stop branching further;

If the size of the current candidate site is acceptable,

then do Site Appropriateness() and then Checking best(); else

collect adjacent polygons that can be branched into the AdjacentLandParcel array;

select the land parcel with lowest objective value in AdjacentLandParcel as the current land parcel polygon and do Site search() recursively.

Site appropriateness():

Compute the compactness value of current candidate site based on its area and total length of all peripheral edges;

If the compactness value does not satisfy the specified limit, discard the current candidate site and do not branch further. (optional)

Checking best():

Check feasibility with constraints specified by the user; Check noninferiority; (optional)

If it is a valid site, output or record the associated information;

If the objective value of the valid site is better than the currently best value, the result is recorded and the current best value is updated.

Site search() Branch-and-Bound

Cp Ii 0/1 i Ai i W1k k W2 k i C k i Vi ( ) ( )

∑

∑

∑

∑

∑

+ ⋅ = = = i i i i i i i i i m k k k i k i i i p A I V I W A I C W A I C 1 ₂ 1 ) ( (3)

1. (3) 2. (3) W2 0 Checking best() B&B Branch sub-trees 4.2.3 4.2 Geotool JAVA

4.2 A

4.2 B

4.2 C

VectorSearch B&B siting algorithm TopLandParcel

Site search() 4.2 D, E 4.2 F 4.2 G 4.2 H 4.2 I 4.2 J K 4.2 K

5.1

5.1

(TopCell)

5.2

Algorithm: Raster-based Parallel Siting Parallel siting B&B siting Parallel siting

Server

Client

Client TopCell(

) B&B siting cell

Client Client

B&B siting Kao(1996) B&B siting

Branch Bound Branch TopCell

5.1 TopCell A

branch-and-bound tree sub-trees sub-trees Bound sub-trees B&B Branch (Data parallelism) TopCell

Algorithm: Raster-based Parallel Siting

Parallel Siting

Read mask and factor map layers;

Read the options selected by the user and each computer is assigned to solve a pre-specified range of cells as top cells;

Activate each computer running in parallel to implement the Algorithm: B&B Siting for solving the siting problem for the pre-specified range of cells;

Display the final globally best result as the solution.

B&B Siting

For each candidate cell being severed as a top cell, do Branch();

Branch():

(Note: For ease of explanation, bounding rules are not listed in the same order shown in the program. Instead, they are grouped into two categories of general and optional rules.)

General bouding rules: -possible cells only;

-bounds on estimated site factor values;

-objective function improvement based on an estimated objective function value; Optional bouding rules:

-maximally allowable width and/or height to topCell; -maximally allowable width of a horizontal bridge; -maximally allowable number of corner cells;

If a possible site is found, do Check() to check feasibility and/or noninferiority; Collect candidate branching cells that can be branched into array adjacentCell; For each cell in adjacentCell do Branch().

Check():

Check feasibility with constraints provided by the user; Check noninferiority; (optional)

If it is a valid site, output or record associated information.

If the objective value of the valid site is better than the locally best one, then the locally best one is updated.

5.3

SPMD ( Single program and multiple data) ，

(commnication) (synchroniztion) Linux NFS / sub-tree

Perl (Wall and

Schwartz, 1992) Linux NFS

5.1 ( )

C (Kao, 1996) B&B

5.2 (Currently global best solution)

Linux-based NT$26,000

(e.g.,

Babendreier and Castleton, 2005

)

JAVA PHP (The PHP Group, 2010)

第六章

第六章

第六章

第六章 環

環

環

環保

保

保

保設施選址模式空間分析模組

設施選址模式空間分析模組

設施選址模式空間分析模組

設施選址模式空間分析模組

環保設施選址空間分析的主要目的，是協助使用者了解經過優選分析選出的 候選場址的各種空間屬性資訊，進一步藉由使用者的經驗判斷場址的優劣，以選 出適當的環保設施設址區域及位置。因此，環保設施選址空間分析工具，需協助 使用者在選址決策程序中，以圖像化方式分析大量空間性資訊，如各種具空間屬 性的環保設施選址因子，而對於不同選址問題，每個選址決策分析本身，都會關 連複雜的空間資訊，包括空間屬性、儲存格式以及分佈趨勢等，在選址決策空間 分析時，空間分析工具需將這些原本複雜的，且較難直接判讀的空間資訊，轉為 視覺化、可理解性的決策分析輔助資訊，以及轉為進行優選分析所需的空間格式 或空間分析所需之展示格式，如此，在選址問題決策分析上，才能更有效的輔助 使用者進行對候選場址進行評估。多數研究採用商用 GIS 軟體(如 Arcview 等)加 以分析，但此種商業軟體未提供專屬的環保設施選址空間分析功能，較難與優選 分析工具結合。 本研究因而發展專屬的環保設施選址模式空間分析模組，將各種環保設施因 子圖層，轉化為本模組相關的數值空間資訊圖層之後，使用者便可由環保設施選 址模式空間分析模組的介面，利用空間分析模組進行網格式與向量式兩類環保設 施選址空間分析。另外，操作介面亦歸入空間模組一併發展，因為使用系統進行 空間模組空間分析時，可隨時用優選模組進行優選分析，之後亦可回到此模組分 析所得場址之空間特性或以設定其他選址因子重新進行優選，所提供的友善操作 介面較能讓使用者掌握選址分析的全部流程，優選分析所需的空間輸入參數亦將 由此模組所提供介面輸入。以下將先簡述發展環保設施選址模式空間分析模組之

6.1 環保設施選址模式空間分析模組發展工具說明環保設施選址模式空間分析模組發展工具說明環保設施選址模式空間分析模組發展工具說明 環保設施選址模式空間分析模組發展工具說明 一般空間分析工具較欠缺優選分析功能，因而多半輔助使用者進行資料處理 或分析，而還不足以得出較合適的方案，而優選分析工具本身，亦缺乏有效顯示 與分析空間性資訊的能力，無法令使用者較直覺的判讀選址方案。此外，對於不 同的環保設施選址問題，應針對其選址需求，進行不同的介面功能發展，故本研 究針對空間分析問題發展相關工具，以滿足選址決策分析需求，在環保設施選址 模式空間分析模組資訊技術方面，主要使用 Geotool (Geotools PMC, 2006)與 JAVA

(Sun Microsystems, Inc., 2009)，以及將此環保設施選址模式空間分析模組建構在

網路上，分析者只要使用網際網路瀏覽器(如最普遍之 IE)與輔助軟體(JAVA VM)，就可進行環保設施選址模式空間分析模組。 Geotool 為一個包含許多空間分析功能的函式庫，在環保選址決策中，所需 要的空間分析功能，本研究主要透過 Geotool 發展出以下功能的相關工具: 1. 環環環環保設施選址空間分析所需要的格式轉換保設施選址空間分析所需要的格式轉換保設施選址空間分析所需要的格式轉換保設施選址空間分析所需要的格式轉換：包括轉換一般常見的檔案格 式，將環保設施選址所需要的因子圖層，轉換成優選模組所需之敘述格 式。 2. 輔助判讀選址空間輔助判讀選址空間輔助判讀選址空間輔助判讀選址空間資訊資訊資訊資訊：將選址決策因子圖層，呈現在系統使用介面 上，輔助使用者進行空間資訊判讀以進行選址分析。 3. 空間分析功能空間分析功能空間分析功能空間分析功能：包括使用者所需要到的空間分析工具列的各項工具，例 如因子圖層疊圖後的各土地區塊的適宜度趨勢，進行因子圖層與待選場 址的檢視或是污染分佈檢視，或最基本的移動與縮放圖層等。 JAVA 則是用來發展整個系統的主要語言，將 Geotool 函式庫各種空間分析 功能因應環保設施選址需求，組合為各項功能，與進一步發展為模組。JAVA 本 身具有物件導向功能，對於選址決策分析工具來說，物件導向提供了獨立且彈性 的功能，使決策分析工具可各自獨立發展。另外，透過 JAVA 撰寫統一的輸入輸 出介面，可以連結各項工具進行整合。對於決策支援系統而言，這樣的發展型式，

一旦當各項工具需要發展新功能，或是核心模式程式等需要更新時，不需整個系 統重新更改，只要各模組個別進行更新即可，而因應不同選址分析所需加入的新 模組等，透過各模組相似的架構，也可以較有效率的加入本決策支援系統，擴充 其功能與應用的範圍。JAVA 也是一個可用在網路的語言，其目的在於讓本模組 脫離過去分析者只能使用單機作業，資訊無法共享，以及系統升級等問題，且讓 分析者可較不受時地限制，而節省決策分析過程中的成本及提昇其效率，此具備 空間分析與優選功能的環保設施選址模式空間分析模組，使用者在使用時，需加 裝 JAVA VM (Sun, 2010)，目前已頗普遍的常見於個人電腦上。且本研究亦主要 利用 JAVA 建立資料讀取工具，以供環保設施決策支援系統使用。 除了 Geotool 與 JAVA 外，本研究亦利用 PHP 撰寫一些程式，協助空間分析 模組與優選模式連接，並搭配公用函式庫(Gonzalez, 2008)寫了向量式格式轉換程 式，以輸入至優選模式中，並搭配 Geotool 與 JAVA 進行向量式空間的展示功能。 6.2 網格式環網格式環網格式環保設施選址模式空間分析模組網格式環保設施選址模式空間分析模組保設施選址模式空間分析模組保設施選址模式空間分析模組 為了同時考慮集中性與其他優選因子，加上在上一章所描述的優選模組， 其所產生的場址亦需要再進一步做空間性質分析以確定待選場址適合程度，以 及又需兼顧與其他工具連結的彈性，本研究因而發展網格式環保設施選址模式 空間分析模組，與優選分析工具結合，以提昇網格式環保設施選址的效率。 本模組讀取待選區域基本圖層及因子圖層，這些圖層是以 Shapefile (ESRI, 2009)格式儲存，可供使用者作為網格式環保設施選址分析之基本圖層，掌握待 選場址空間性質，並將網格式環保設施選址優選模組所得之選址優選結果以新

1. 第一次優選分析，先以此空間分析模組設定空間特徵參數，求出起始優 選方案，然後回到此模組進一步判識及分析空間特性。 2. 優選分析後，重新再回到此模組設定空間特徵參數及選址因子，再進一 步以優選模組進行優選分析，再回到此模組比較不同決策考量所得之候 選場址，直至選出較適宜性的場址。 為了讓二種情形能順利進行，增進使用者選址決策效率，故在此模組進行選址空 間特徵優選參數設定。網格式環保設施待選場址的空間分析特徵，如圖 6.1 所 示，使用者可在此模組下設定與分析這些空間特徵以判斷優選場址的適當與 否，且設定可接受的上限或下限值，以便能排除明顯不佳的方案，改善求解效 率，以下一一說明各個空間特徵及一些參數設定時宜考量的因素: 1. 場址面積場址面積場址面積場址面積：場址面積需要滿足需求，過小的場址面積常不易規劃，但太 大亦沒必要，故通常會設定場址面積的上下限。 2. 場址最大長度與場址最大寬度場址最大長度與場址最大寬度場址最大長度與場址最大寬度場址最大長度與場址最大寬度：狹長的場址往往不利於規劃與使用，籍 由限制長寬的上限值，可有效刪除一些明顯較差的方案，以加速求解的 效率。 3. 橋橋橋橋形限制形限制形限制形限制(bridge cells)：如圖 6.1 所示，橋為連接兩個區塊的一狹長區 域，若有橋存在，會如狹長區域般不利於規劃及使用，一般在選址時， 可先設定不容許橋的存在，看能否求得場址完整性較佳的場址，但若不 存在，則可酌量放寬此限制，此限制放得愈寬，則搜尋求解時間會較長。 4. 階階階階形限制形限制形限制形限制(corner cells)：一般而言，如圖 6.1 所示，階梯狀的場址指在 邊界處成鋸齒狀，場址集中性較差，唯由於是網格式資訊，與實際邊界 可能不同，有時即使在邊界成鋸齒狀，有可能實際場址是平順的區域， 故求解時，亦不宜完全不接受階狀場址，尤其是針對格網較小的資料。 5. 各限制因子加權權重各限制因子加權權重各限制因子加權權重各限制因子加權權重：分析者在不同環保設施選址決策情境下可調整各 種限制因子的加權權重，以顯示出各種因子間重要性的不同，以期優選 時能選擇較符合期望的場址。

6. 單個限制因子容許範圍單個限制因子容許範圍單個限制因子容許範圍單個限制因子容許範圍：分析者可針對單個限制因子設定容許範圍，對 於某些設址因子在不同情境下的改變予以分析，如設址成本限制的增加 或減少。

圖 圖 圖

6.3 向量式環保設施選址模式空間分析模組向量式環保設施選址模式空間分析模組向量式環保設施選址模式空間分析模組 向量式環保設施選址模式空間分析模組 向量式空間分析模組，由於其形狀不規律，要將其空間性質完全以數學表達 十分困難，因此在進行選址分析時，需要一個空間分析工具進行分析，以輔助優 選分析較難考慮的空間性質。故本研究發展空間分析模組以輔助向量式環保設施 選址決策分析，而優選分析之前，亦由此模組設定空間特徵參數，以便在經常重 複的選址過程中，有效掌握空間性質，提高選址效率。 向量式環保設施選址模式所優選出的如圖 6.2 所示的區域，使用者主要分析 以下的空間特徵，以判斷優選結果的適當性： 1. 評估場址評估場址評估場址評估場址面積與面積與面積與面積與外外外外形形形形：由於所得結果的面積是在所設定的上下限間， 並沒有作進一步的面積適合度優選分析，故圖 6.2 所示，在一定適合度 範圍中會選出不同大小與形狀的候選場址，此時，雖可建立面積適合 度函數再進行一次優選分析，但針對少數候選場址如此作，效率不 高，這時使用者可直接在圖面上判識及比較。 2. 評估評估評估評估場址長度與寬度場址長度與寬度場址長度與寬度場址長度與寬度：如同網格式環保設施選址案例，若場址過於狹 長則設置不易，分析者可藉由環保設施選址空間分析模組優先淘汰這 些雖符合所需的面積大小，但不適當設址的地點。 3. 評估其他未考量的因子評估其他未考量的因子評估其他未考量的因子評估其他未考量的因子: 可與各種 GIS 圖層疊圖分析，以了解所選出 場址及周遭的詳細特性，例如有可能場址附近有特殊景點，雖然在一 定範圍外，但仍會影響景觀，這時由此模組所提供的空間分析，可看 出這些較詳細且未納入優選分析的因子，以免找到不適當的場址。

境不同，分別進行不同面積範圍的優選，再藉由空間分析模組分析優 選解的適當性。 2. 設定不同因子間的權重設定不同因子間的權重設定不同因子間的權重設定不同因子間的權重：分析者可依照掩埋場選址情況不同，在讀入 因子圖層時調整因子權重表示因子的重要性，此模組所設定的空間因 子，亦作為優選分析的依據。 3. 設定單因子圖層的限制設定單因子圖層的限制設定單因子圖層的限制設定單因子圖層的限制：對於各選址因子限制的變動，如設置成本增 加等，分析者可藉由空間分析模組判斷不同狀況下優選場址的適合程 度，及分析變動限制對選址結果的影響。 向量式環保設施選址空間模組還包括一個轉換程式，由於向量式空間選址需 要 一 個 專 屬 的 空 間 格 式 進 行 優 選 分 析 ， 故 此 模 組 整 合 一 個 以 公 用 函 式 庫 (Gonzalez, 2008)與 PHP 撰寫的轉換程式，將向量式選址所需的空間資訊轉換為 4.2 節所述的特殊空間格式，以進行求解。

圖 圖 圖

7.1 7.1 1. 4.1

2.

5

7.2 ( ) 7.2 1. : 4.2 ( 4.2 ) 2. : 6.2

7.3

7.3

(Uniform-Cost, UC model) N ; M ; xi i ; xave xi ; ui vi xi xave ; yi i 1 0; B ; zij 0~1 1 0 j i ; Ck k ; Aiu i ( i ); Sj j ; Fj j 3a 3b ui vi 3c xave 3d yi M 3e yi 3f i xi=0 3g y1=1 3h i k k p i zip=0 3i j i ij z i j F i C j ij z i x j j S r rj z i u i A k k C p k y ip z y i i x i By i i y M i y M i x ave x i i x i v i u ave x T S N i ui vi Min , 1 0 ) ( 1 , , 1 1 1 ] 1 , 0 [ 0 . . 1 ∀ ≤ ≤ ∀ ⋅ ∑ ∈ = ∀ = ∑ ∈ ∀ ∈ ∀ ∈ ∀ − ≤ = ∀ > ∀ ∈ ∑ = ∑ = ∀ = − + − ∑ = + (3a) (3b) (3c) (3d) (3e) (3f) (3g) (3h) (3i) (3j) (3k)

j 3j 3k j

i zij 1

(Coverage Elimination Uniform Cost, CEUC model)

UC pi (4h) ; S ; Ai i ; X (

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JAVA

7.3.2

Geotool JAVA JFreeChart (Gilbert and Morgner, 2006)

1.

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1.

2. 2